Big Data: как применять и анализировать большие данные?

Сегодня, одним из самых популярных и инновационных направлений в IT является применение Big Data. Именно огромные массивы информации, которые, как правило, неупорядочены, и технологии по работе с ними - это термины, которые обозначают этот тренд. Открытие новых возможностей для бизнеса - главное преимущество использования Big Data. Такие компании могут предоставлять своим клиентам персонифицированные продукты и сервисы. В этом материале мы расскажем об основных технологиях анализа больших массивов данных и о том, какие пользы они могут принести.

Термин Big Data появился в 2008 году, когда журнал Nature выпустил специальный выпуск, посвященный влиянию огромных объемов информации на науку. С тех пор стало понятно, что использование аналитики больших данных актуально для всех сфер.

Расширение информационных технологий и увеличение возможностей в области вычислительной техники привели к экспоненциальному росту информации. Традиционные методы обработки и инструменты перестали справляться с поразительным объемом информации. Информация прибывает из разных источников, таких как интернет (социальные сети, сайты, интернет-магазины, форумы, СМИ), мобильных устройств, измерительных приборов, метеостанций, аудио- и видеорегистраторов, корпоративных систем и прочее. Каждый день объемы данных продолжают увеличиваться. Для обработки, анализа и хранения таких данных необходимы специальные программные инструменты и алгоритмы, которые входят в понятие Big Data.

Анализ методов хранения данных

Чтобы получить пользу от больших данных, их необходимо эффективно управлять, т.к. они могут накапливаться с масштабируемой скоростью. Big Data охватывает огромный, постоянно обновляемый массив разнородной информации, для работы с которым используется несколько этапов. Вначале производится сбор данных из различных источников информации, затем выполняются процедуры хранения, обработки и защиты их от потерь. Особенно актуальны в этом контексте облачные решения, которые обладают несомненными преимуществами по сравнению с объемной локальной IT-инфраструктурой.

При работе с большими объемами информации, созданными различными источниками, в собственной IT-инфраструктуре может возникнуть ряд проблем, которые затруднят ее масштабирование. Нагрузки на физический сервер в пиковые моменты могут быть не предсказуемы, что может привести к выходу из строя сервера. Кроме того, нарастание собственной IT-инфраструктуры может повлечь за собой очень серьезные расходы на ее создание, поддержку и защиту. Облачные технологии позволяют отказаться от закупки дорогостоящего оборудования и вместе с тем обеспечить быстрое масштабирование вычислительных ресурсов, что способствует надежности, отказоустойчивости и гибкой настройке облачной хранящейся информации. Многие компании сегодня переносят инфраструктуру в облако, чтобы нести меньшие финансовые и физические риски при работе с большими объемами данных.

Ключевой этап работы с большими данными - анализ. Это именно тот этап, благодаря которому Big Data начинает приносить реальную пользу в бизнесе. Он позволяет отфильтровать не нужную информацию и выделить все самое ценное.

Существует множество методов анализа больших данных, описать их все в рамках одной статьи невозможно, поэтому мы рассмотрим основные из них.

Обработка данных перед анализом

Один из важнейших этапов работы с большими объемами данных, это их предварительная обработка. Она включает в себя методы приведения разнородных данных к единому виду, дополнения отсутствующих данных и очистку от ненужной информации. Подготовительная обработка данных выполняется перед началом анализа и играет важную роль в получении качественных результатов.

Data Mining, что в переводе означает «добыча данных», в сущности так и является: при помощи данного метода из набора информации извлекаются ценные закономерности. В области Data Mining происходит решение разных видов задач, таких как классификация, кластеризация (группировка объектов в зависимости от их сходства), анализ отклонений и другие.

Нейронные сети – это особый тип алгоритмов машинного обучения, который напоминает работу человеческого мозга. Они способны анализировать входные данные и выдавать требуемый результат. Применение умных нейросетей достаточно широко: они могут распознавать лица на фотографиях, а также определять недобросовестные транзакции на основе ряда признаков.

Прогнозирование будущих событий – это важный инструмент в современном бизнесе. С помощью метода прогностического анализа можно предсказать множество различных вещей, таких как поведение клиентов, динамику продаж, финансовые показатели организации, курсы валют, сроки доставки товаров, а также ремонтопригодность оборудования и многое другое.

Основная суть метода заключается в использовании данных из прошлого для прогнозирования будущих событий. Аналитики выявляют параметры, которые в наибольшей степени влияют на результат, и на основе их анализа, делают предположения о том, что может произойти в будущем.

Прогностический анализ применяется в многих сферах бизнеса и стал незаменимым инструментом планирования и принятия решений. Правильно использованный метод позволяет предугадать различные риски и возможности, что создает преимущество в условиях жесткой конкуренции на рынке.

Статистический анализ

Большие объемы данных (Big Data) помогают улучшить точность статистического анализа: чем более представительной будет выборка, тем более точными будут результаты исследований.

Визуализация является ключевым этапом в анализе данных, так как она позволяет представить информацию в удобном и понятном формате для пользователя. Этот процесс может включать в себя создание графиков, карт, схем, диаграмм и гистограмм.

Для достижения успешного результата визуализации используются специальные инструменты Big Data, которые позволяют обрабатывать и анализировать большие объемы данных.

Количество информации, сгенерированной пользователями, увеличивается с каждым годом. Примерно за 2020 год они сгенерировали почти 60 зеттабайт (около 60 × 10 21 байт) данных, а к 2025 году прогнозируется утроение этих цифр. Поэтому анализ Big Data является перспективным технологическим направлением, на которое вкладываются большие деньги крупных компаний. Большие данные актуальны и для бизнеса, и для науки, и для сферы государственного управления.

Какими характеристиками обладает Big Data?

Данные называются большими, если они отвечают трем основным характеристикам, которые обозначены «трем V»:

1. Объем (Volume). Эта характеристика связана с масштабом. Данные должны представлять собой огромные потоки информации, которые измеряются даже не в терабайтах, а в петабайтах и эксабайтах.

2. Скорость (Velocity). Это означает, что данные приходят из разных источников непрерывно и очень быстро.

3. Разнообразие (Variety). Big Data - это информация разных типов: текстовые и графические документы, аудио- и видеофайлы, логи. Она может быть совсем не упорядоченной или упорядоченной частично.

С ростом популярности Big Data в последние годы к «трем V» добавились еще две характеристики - достоверность (Veracity) и ценность (Value). Это значит, что данные должны быть точными и приносить пользу бизнесу. Иногда также выделяют еще одну характеристику - жизнеспособность (Viability).

Каковы плюсы использования Big Data?

Применение технологии анализа больших данных дает возможность оптимизировать бизнес-процессы, повысить производительность, улучшить качество товаров и услуг, минимизировать риски, предвидеть тенденции рынка, а также получить глубокое понимание поведения клиентов, их потребностей и интересов для более точного попадания в целевую аудиторию. К примеру, большим сферам применения Технологии Big Data были телекоммуникационные компании, банковская и розничная отрасли. Применение Big Data позволяет повысить экологические характеристики и энергоэффективность в производстве. Для продавцов это выгодно, а для покупателей - удобно.

В настоящее время технологии хранения и анализа больших данных практически неизбежны и востребованы не только в торговле, рекламе и индустрии развлечений, но и в различных сферах деятельности, включая безопасность, медицину, сельское хозяйство, промышленность, энергетику, науку и государственное управление.

Рассмотрим несколько примеров практического применения больших данных, которые имеют актуальность в разных отраслях деятельности.

Внедрение новых технологий

Технологические компании используют возможности анализа Big Data для создания интеллектуальных продуктов и сервисов, которые способны решать принципиально новые задачи. Одним из примеров таких продуктов является платформа «вычислительной биологии», разработанная в США. Эта платформа предлагает возможность видеть взаимодействие химических веществ с сигнальными рецепторами клеток организма. Благодаря инструментам Big Data, настоящая революция в фармакологии уже не за горами: платформа позволит находить и создавать лекарственные препараты, которые точно попадают в цель.

Анализ больших данных уже используется в медицинских исследованиях для ускорения и повышения точности результатов. На конференции DUMP, которая проходила в Уральском регионе, были представлены данные об использовании Big Data в медицинских исследованиях. Использование новой технологии в ходе цикличного медицинского тестирования выявило погрешность в 20% по сравнению с неавтоматизированными измерениями.

В Европе использование анализа больших данных в медицине более распространено. Исследования в этой области показали, что некоторые генетические факторы могут быть связаны с заболеваемостью раком. Была проанализирована информация на 150 000 пациентов, и выявлены факторы риска возникновения заболевания.

Внедрение новых технологий в медицину позволяет значительно повысить эффективность медицинских исследований и медицинской практики в целом.

Активное использование больших данных в маркетинге позволяет анализировать поведение клиентов, используя историю их покупок, поисковых запросов, посещений и лайков в социальных сетях. Такой подход позволяет маркетологам определить предпочтения пользователей и на основе этого предлагать им товары и услуги, которые имеют для них наибольшую ценность. С помощью Big Data можно создавать более адресную и эффективную рекламу.

Amazon был первым сервисом, который запустил систему рекомендаций, основанную на анализе пользовательских запросов. В процессе работы системы учитывались не только история покупок и поведение клиентов, но и разнообразные внешние факторы, такие как сезон или предстоящие праздники. Как результат, система рекомендаций стала отвечать за более чем треть всех продаж на платформе Amazon.

Обеспечение безопасности транзакций - задача, которую банки решают с помощью больших данных. Они следят за мошенниками и предотвращают кражи персональных данных. Для этого используют анализ Big Data и машинное обучение, чтобы создавать модели поведения добросовестных пользователей.

Любое отклонение от этой нормы, сигнализирует о возможной опасности и вызывает немедленные меры безопасности.

Примером применения этой технологии может служить «Сбербанк», который еще в 2014 году внедрил систему сравнения фотографии клиента, полученной с помощью веб-камеры, с изображениями из базы. Этот метод идентификации оказался очень точным и помог сократить число случаев мошенничества в 10 раз.

В современном мире внедрение новых технологий является необходимым фактором для совершенствования производственных процессов. Одной из самых актуальных технологий на данный момент является Big Data, которая удается помочь предотвратить простои оборудования и снижение производительности. Интеллектуальные системы на основе этой технологии применяются для сбора и анализа данных с приборов мониторинга, средств измерения, логических контроллеров. Обработанные данные позволяют видеть, насколько работоспособно оборудование, предотвращать поломки, выявлять и исключать из процесса неэффективные операции, экономить материалы и потребляемую энергию, как это указано на сайте https://controleng.ru/.

Аэропорт «Пулково» в 2020 году внедрил интеллектуальную платформу по управлению предприятием, основанную на применении больших данных. Она стала ключевым элементом автоматизации работы семидесяти служб компании и позволила сделать управление аэропортом более прозрачным и эффективным. Особенностью платформы является возможность получения оперативной и полной информации по любому текущему процессу, что повышает качество работы предприятия. Плюсом является то, что внедрение платформы упрощает сотрудничество аэропорта с авиакомпаниями и оптимизирует планирование ресурсов, включая их техобслуживание и ремонт терминалов. Согласно прогнозам из АНО «Радиочастотный спектр», использование такого «умного сервиса» может улучшить техническое состояние оборудования и обеспечить оборачиваемость запасов на 10%, а уровень сервиса по поставкам — на 20%. Информация была размещена на сайте https://rspectr.com/.

Большие данные – это мощный инструмент, который позволяет строить модели, выявлять закономерности и прогнозировать изменения в поведении людей и процессов. Одной из областей, в которых применяется прогнозная аналитика на основе Big Data, является реклама. Она помогает планировать успешные маркетинговые кампании, предугадывая потребительский спрос на товары и услуги и совершенствуя взаимодействие с клиентами.

Прогнозные модели на основе больших данных также нашли применение в различных областях, включая образование. Так, их используют для расчета будущей успеваемости учеников и эффективности программ.

Кроме того, прогнозная аналитика на основе Big Data уже широко применяется в авиации. Например, в компании Airbus рассчитывают, что к 2025 году, благодаря предиктивному обслуживанию, удастся снизить количество отказов самолетов из-за выявленных неисправностей. Компания Lufthansa Technik уже внедрила платформу, которая прогнозирует сроки замены деталей. Операции, проводимые на основе прогнозной аналитики на основе больших данных, помогают совершенствовать различные отрасли, делая их более эффективными и конкурентоспособными.

Небольшая статистика

Консалтинговая компания Accenture провела исследование в 2014 году, опросив руководителей 1000 компаний из разных стран мира. Было обнаружено, что 60% из них уже внедрили системы анализа больших данных и были довольны результатами. Участники опроса отметили создание новых продуктов и услуг, увеличение количества способов заработка, улучшение клиентского опыта, а также повышение лояльности клиентов среди основных преимуществ Big Data. Источник: https://www.tadviser.ru/.

Фото: freepik.com